顧客分析プラットフォーム「KEI VoC Analyzer」の強み：述語係り受け解析

前回の記事では、クウジットの顧客分析プラットフォーム「KEI VoC Analyzer」の概要を説明させていただきました。
さらに今回は、その「KEI VoC Analyzer」の大きな強みである「述語係り受け解析」について紹介いたします。

「KEI VoC Analyzer」紹介サイト：https://showcase.koozyt.com/KEI/voc/

「係り受け」とは…？

主語と述語、目的語、修飾語と、異なる文節がひとつの文の中で意味を持ってつながっている関係性を「係り受け」と呼びます。
例えば、「僕は牛丼を食べたい」という文を解析してみますと、

僕は
牛丼を
食べたい

と3つの文節に分解されます。更にそれらの係り受けの関係性をみてみますと「僕は」も「牛丼を」も、「食べたい」という文節に係っていることがわかります。
「食べたい」という述語に対して解析を行うことで、「誰が」「何を」食べたいのか？その意味合いが明確になる。それが「述語係り受け解析」です。

「述語係り受け解析」でできること

クウジットの「KEI VoC Analyzer」では、大量の「顧客の声」テキストデータに対して独自の述語係り受け解析アルゴリズムで解析を行うことで下記の機能を実現しました。
・「顧客の声」に含まれる述語に対して、それに係る各文節の意味構造を解釈する。
・解釈した文の意味構造に従って、述語、主語、目的語などの文節を整理し、検索や統計などが容易になるようデータベース管理する。

例えば下記の例では、とある製品に対して利用者から寄せられた問い合わせ内容を解析した一例です。（データは架空のものです）

大量の問い合わせから「できない」「難しい」などの述語がリストアップされ、その中から「分からない」に着目すると、その目的語としてどのようなものがあるか掘り下げることができます。
利用者にとって「分からない」ものは何なのか？その分析が容易になるということです。

ご意見の「理由」についても解析可能

さらに主語や目的語だけでなく、述語に対する「状況・理由」を表す文節も解析が可能です。
前述の例文を拡張させた「僕はお腹がすいたので牛丼を食べたい」という文を解析しますと、「お腹がすいたので」という状況や理由を表す文節があることがわかります。

この解析技術により、「顧客の声」の分析においても、例えば「分からない」という述語に対して、そうなってしまう理由や条件がわかるため、再発防止策の検討に向けた材料を集める強力なツールとなりえます。

好評なのか、そうでないのか？

また、文の意味構造が明らかになると、その文で主張している内容がポジティブなものなのか、それともネガティブなものなのか、いわゆる「ポジネガ判定」が可能となります。
多くのご意見のうち、ざっくり好評なご意見が何割くらいあるのか？何に対して好評なのか？その理由は？など、ご意見を1枚1枚読み込まなくても手早く分析が可能となります。